Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей
В предыдущих разделах был обоснован выбор состава информативных признаков и математического аппарата принятия решений.
С учетом структуры данных, опираясь на методологию синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанную на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ [72, 86] для структурирования базы математических моделей, предназначенных для базы знаний, соответствующей интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР), разрабатывается информационноаналитическая модель принятия решений [55, 58] по прогнозированию
возникновения и развития ГНК (рисунок 2.1).
Анализ результатов работ доктора А.В. Быкова [32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39] и опыт решения задач прогнозирования различных заболеваний, включая ишемические болезни, накопленный на кафедре биомедицинской инженерии (БМИ) ЮЗГУ позволил выбрать группы информативных признаков и комплексных показателей. Блок (подпространство) признаков, характеризующих степень ишемического поражения нижних конечностей по А. Быкову в составе: опросника качества жизни; инструментальных и лабораторных методов исследования. Блок комплексных показателей, характеризующих общесистемное состояние организма в составе: уровень психоэмоционального напряжения (YPH); уровень хронического утомления (YU); функциональный резерв организма (FR). Дополнительно, учитывая рекомендации [60, 61, 93, 95], в группу признаков, характеризующих КИНК включены электрические характеристики БАТ, «связанных» с КИНК.
На рисунке 2.1 введены следующие обозначения по подпространству информативных признаков и комплексных показателей. Качество жизни пациентов оценивается по опроснику ОКЖ. В состав инструментальных методов исследования включены: лодыжечно-плечевой индекс (ЛПИ); реографический
индекс (РИ); температура тела (Т); частота сердечных сокращений (ЧСС); систолическое артериальное давление (САД); частота дыхания (ЧДД).
Группа признаков, характеризующих электрические характеристики БАТ, связанных с КИНК обозначены как КБ.
В группу лабораторных показателей включены СОЭ, наличие лейкоцитоза (Лк), наличие тромбоза (Тр) и наличие анемии (Ан).
Для определения уровней психоэмоционального напряжения (ПЭН), утомления и функционального резерва разработано множество различных методик.
С учетом опыта исследований, проводимых на кафедре биомедицинской инженерии ЮЗГУ, уровень психоэмоционального напряжения в данной работе будем определять выражением [72]:
¥РН=Гн(¥Рт, YPb, ¥Рб), (2.5)
где ¥Рт - уровень психоэмоционального напряжения, определяемый по шкалам субъективных компьютерных тестов оценки ситуативной и личной тревожности [115, 125]; YPb- уровень психоэмоционального напряжения, определяемый по показателям внимания (переключаемость, концентрированность, устойчивость) [66, 72]; ¥Рб - уровень психоэмоционального напряжения, определяемый по величине относительного отклонения БАТ, связанных с психоэмоциональной сферой от своих номинальных значений; f11- соответствующая функция агрегации.
Методика расчета YPH по формуле 2.5 подробно описана в работе [72].
В работах [68, 72] показано, что уровень психоэмоционального напряжения может быть оценен по одной из составляющих выражений (2.5), но при этом уменьшается уровень доверия к полученной величине YPH.
Решение о допустимом уровне доверия принимают эксперты исходя из роли психоэмоционального напряжения в финальной целевой функции.
Оценку уровня утомления будем производить с использованием модели вида:
YU= ‰(Y¾YUb, YU), (2.6)
где YUe- уровень утомления, рассчитанный по величинам электрических сопротивлений БАТ, реакция которых связана с процессом утомления; YUβ- уровень утомления, рассчитанный по показателям внимания; YUτ- уровень утомления, рассчитанный по субъективным тестам; fU- соответствующая функция агрегации.
Подробно методики расчета YU приведены в работах [21, 72, 83, 109]. Аналогично расчетам YPH, YU может быть определен по составляющим формулы (2.6) с «потерей» точности измерений.
В работах [24, 72] оценку величины функционального резерва предлагается производить по величинам электрического сопротивления главных точек меридиан (GM) с использованием физических и эквивалентных нагрузок.
При отсутствии аппаратуры для оценки электрических характеристик БАТ величина функционального резерва может быть определена с использованием пробы Руфье или Гарвардского степ-теста.
Проба Руфье для оценки готовности сердечно-сосудистой системы к физическим нагрузкам основана на использовании данных об изменении только ЧСС.
Эта проба реализуется следующим образом. Испытуемый лежит в течение 5 минут с измерением ЧСС за 15 секунд (ЧСС1). Далее в течение 45 секунд выполняется 30 приседаний, после которых испытуемый вновь ложится и в течение первых 15 секунд измеряется ЧСС2. После минуты восстановления лежа в течение 15 секунд измеряется ЧСС3.
Оценка работоспособности сердца производится по индексу Руфье (ИР) в соответствии с формулой:
Считается, что при ИР < 3 - хорошая работоспособность. При 3≤ ИР
Еще по теме Метод синтеза гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения и развития гангрены нижних конечностей:
- Синтез гибридных нечетких моделей прогнозирования возникновения и рецидивов гангрены нижних конечностей
- 3.2. Синтез гибридных нечетких решающих правил прогнозирования возникновения профессиональных заболеваний работников агропромышленного комплекса, занятых в растениеводстве.
- Синтез математических моделей для прогнозирования динамики развития критической ишемии нижних конечностей и оценки возможности возникновения гангрены по электрическим характеристикам биологически активных точек
- Синтез частных моделей прогнозирования возникновения и рецидивов гангрены нижних конечностей
- 2.2. Метод синтеза нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики работников агропромышленного комплекса, контактирующих с ядохимикатами.
- Обоснование подхода к синтезу нечетких гибридных решающих правил
- Синтез гибридных нечетких решающих правил принятия решений на основе логики Л. Заде и Е. Шотрлифа
- Синтез нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний нервной системы.
- Метод построения гибридных решающих правил для прогнозирования риска артериальной гипертензии
- Синтез нечетких решающих правил прогнозирования и ранней диагностики заболеваний иммунной системы.
- 4.3 Анализ качества работы математических моделей прогнозирования возникновения и рецидива гангрены нижних конечностей
- Разработка метода построения гибридных нечетких моделей для прогнозирования возникновения и осложнений артериальной гипертензии у водителей транспортных средств с учетом энергетических характеристик биоактивных точек